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JustinIA V1.0 2023

Model Details

Modelo Base: roBERTa Dataset: Propietario Publicado: 31 de marzo del 2023

Model Description

Modelo de Inteligencia Artificial para la tarea de clasificación de textos juridicos en español. Clasificación de acuerdo al tema de una sentencia en materia de justicia administrativa

  • Developed by: Salazar Flores Carlos Francisco
  • Shared by : Salazar Flores Carlos Francisco
  • Model type: Transformers
  • Language(s) (NLP): Español Méxicano
  • License:
  • Finetuned from model : roberta-base-bne

Model Sources

  • Repository: BSC-TeMU/roberta-base-bne

Training Details

5 ciclos de entrenamiento, con una precisión máxima de 28.52%

-Epoch Training Loss Validation Loss Accuracy -1 1.982000 2.498654 0.274072 -2 1.730200 2.486177 0.278226 -3 1.551800 2.573319 0.273923 -4 1.359700 2.571429 0.285199 -5 1.208200 2.623226 0.283863

-TrainOutput(global_step=9930, training_loss=1.6167555717783273, metrics={'train_runtime': 1732.3659, 'train_samples_per_second': 57.32, 'train_steps_per_second': 5.732, 'total_flos': 2877096870824520.0, 'train_loss': 1.6167555717783273, 'epoch': 5.0})

Metrics

Precisión

Results

Modelo de Inteligencia Articial basado en arquitectura de transformadores, entrenado para la tarea de clasificación de textos en español en materia de Justicia Administrativa.

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